Доврачебный диагноз. Медицинские данные проанализирует искусственный интеллект

25 августа 2018Обновлено: 25 августа 2018

Ученые Московского физико-технического института (МФТИ) работают над созданием всероссийской информационно-аналитической платформы для сбора и хранения мультимодальных медицинских данных и их анализа с помощью искусственного интеллекта. Платформа будет похожа на агрегатор мобильных приложений. С её помощью можно будет анализировать кардиограммы, флюорограммы, маммограммы, проводить диагностику глазного дна.

Проект получил название MAIYA. По планам разработчиков, универсальная медицинская платформа будет готова в 2021 году. Предполагается, что пользоваться ей смогут как сотрудники медучреждений, так и обычные люди, следящие за своим здоровьем с помощью различных гаджетов. Как сообщил газете «Известия» руководитель проекта, заместитель директора Физтех-школы биологической и медицинской физики по научной и инновационной работе Антон Беловолов, создание такой платформы позволит собрать различные цифровые медицинские сервисы на одной площадке. По его мнению, разрабатываемая система должна стать универсальным помощником для врачей различных специальностей.

«Это аналитическая программа, в которую будут интегрированы самые разные медицинские цифровые сервисы. Это будет национальная всероссийская платформа. По шести сервисам уже созданы рабочие группы, - сообщил он. - К примеру, нашим партнером является «ФтизисБиоМед» - дочерняя фирма радиокомпании «Вектор» из Чистополя (Татарстан). У них есть готовая разработка по анализу флюорографических снимков. Нейросеть у них уже практически обучена».

Антон Беловолов пояснил, что в систему уже загружено около 20 тыс. размеченных снимков и в ближайшее время пройдет дообучение нейросети еще по 200 тыс. снимков. Нейросеть сама определяет патология перед ней или норма. Разработчики планируют в дальнейшем довести систему до 97% точности (пока этот показатель равен 90%). Кроме флюорографии в высокой степени готовности находится проект по цифровой обработке маммографических изображений. Физтех разрабатывает его совместно с компанией «Медицинские технологии ЛТД». В этом же альянсе создают и программу для обработки электрокардиограмм.

«Мы создаем очень интересные носимые датчики, - рассказал Антон Беловолов. - Сейчас модны фитнес-трекеры. По статистике, в среднем количество людей, которые интересуются своим здоровьем, в России больше, чем в Европе. Порядка 30% наших соотечественников считают этот вопрос важным. Цифровые сервисы, которые связаны со здоровьем человека, - стремительно развивающееся направление. Этот проект тоже будет встроен в сервис MAIYA».

Также в систему войдет проект по диагностике заболеваний глазного дна. В дальнейшем она поможет диагностировать и другие заболевания, не связанные со зрением. Суть в том, что на поверхности глазного дна расположено много сосудов, по которым осуществляется микроциркуляция крови. Уже сейчас существует запатентованная технология определения разных болезней по изображениям сосудов глазного дна. Например, специально обученная нейросеть умеет определять некоторые заболевания печени. Также платформа будет снабжена системой автоматического распознавания МРТ-изображений и последующей выдачи рекомендаций. Еще одно приложение, которое может войти в систему, - это программа профилактического осмотра водителя. Приложение будет установлено на телефон, диспетчер с его помощью сможет контролировать, готов ли водитель к рейсу. Предполагается, что система облегчит постановку диагноза, но не заменит собой врача.

«Мы не можем сказать, что в скором времени машина полностью заменит врача. Хотя недавно прошла информация, что искусственный интеллект успешно сдал экзамен и получил медицинский диплом. Однако не забывайте об этических проблемах. Разработчики системы не возьмут на себя риски и не поставят диагноз. Это рекомендации, стороннее мнение - решение все равно будет принимать настоящий врач», - подчеркнул Антон Беловолов.

По словам завкафедрой информационных и интернет-технологий Первого МГМУ имени Сеченова Георгия Лебедева, развитие методов математического анализа медицинских данных - это самое передовое направление, за которым будущее медицины. Однако все системы поддержки принятия медицинских решений должны пройти клинические испытания и быть протестированы практикующими врачами.